Mida kujutab endast nüüdisaegne pilvepõhine andmeladu
#000001
Mis on õieti andmeladu ja mis puhul see on tänapäevane? Siin on vastused neile ja mitmetele muudelegi küsimusele.
#000002
Andmeladu on arvutisüsteem, mis tegeleb andmete kogumise ja analüüsimisega. Eesmärk on avastada andmetes trende, mustreid ja seoseid, et pakkuda infot ja teadmisi selle kohta, mis ettevõtte äris tegelikult toimub. Traditsiooniliselt kogutakse andmeid aisemistest allikatest, näiteks turundus-, müügi-, tootmis- ja finantssüsteemidest. Enamasti on need süsteemid tehingupõhised andmebaasid, mis on tuntud koondnimedega ERP* , CRM** ja DMS*** ehk majandustarkvarad, kliendihaldussüsteemid ja dokumendihaldus.
#000003
Andmelaod tekkisid siis, kui firmad said aru, et andmete analüüsimine vahetult nimetatud tehingupõhistest andmebaasidest pidurdab nende normaalset toimimiskiirust ja põhjustab sageli lausa süsteemide kokkukukkumist. Seetõttu leiti lahendus andmete kopeerimises spetsiaalselt analüüsi eesmärgil loodud andmelaobaasi, jättes operatiivsüsteemide fookuse äritehingute töötlemisele.
#000007
Aastate jooksul on andmeallikate valik laienenud kaugemale ettevõtte sisemistest süsteemidest. Andmete maht, mitmekesisus ja lisandumise kiirus eksponentsiaalselt kasvanud. Nende allikateks on mitmesugused veebilehed, reaalaja veebiteenused, mobiilsed seadmed ja nende äpid ning samuti masinad. Organisatsioonid toodavad asjade interneti vahendusel tohutul hulgal andmeid.
#000008
Traditsioonilised andmelao lahendused polnud disainitud toime tulema tänapäeva andmete mahu, mitmekesisuse ja lisandumise kiirusega. Uuemate süsteemide loomisel nähakse vaeva, et nendest puudustest üle saada ning kohaneda andmetele juurdepääsu ja analüüsi vajadustega.
#000009
Arvukad ja mitmekesised andmeallikad pakuvad paljusid andmestruktuure, mis peavad ühes kohas koos eksisteerima, et tagada süsteemne ja põhjalik analüüs.
Traditsioonilised arhitektuurid põhjustavad konkurentsi süsteemi kasutajate ja andmeintegratsiooni tegevuste vahel. Raske on tagada üheaegne uute andmete laadimine andmelattu ja adekvaatne jõudlus kasutajatele.
Pakettidena andmete laadimine on endiselt tavaline, aga paljud organisatsioonid vajavad tänapäeval pidevat andmete laadimist ehk mikropakette ja voogandmete kasutamist ehk vahetut laadimist.
Tavapäraste lahenduste skaleeritavus tänapäevase salvestusruumi ja töökoormuse suhtes on väga kulukas, vaevaline ja aeglane.
Kõige uuemad alternatiivsed andmeplatvormid on sageli keerukad, nõuavad eriteadmisi ning palju häälestamist ja konfigureerimist. See omakorda raskendab toimetulekut mitmekesiste andmeallikate kasvu, kasutajate halduse ja analüütiliste päringutega.
#000010
Pilvepõhine andmeladu on seevastu ettevõtteile kõige kulusäästlikum viis, et saada kasu uusimatest tehnoloogiatest ja arhitektuuridest ilma tohutusuure esialgse investeeringuta. Nii ei ole vaja soetada uut riistvara, tarkvara ja infrastruktuuri ning organiseerida nende paigaldust, seadistust ja järelhooldust.
#000011
Pilvetehnoloogiate kasutamise valikud jagatakse andmelao korral üldiselt kolme gruppi:
#000012
Traditsiooniline andmelao lahendus, mis on sobitatud pilveteenuste infrastruktuurile. See valik sarnaneb traditsioonilisele majasisesele lahendusele. Kasutatakse tarkvara sama koodi minimaalsete kohandustega, et uude infrasse sobituda. Pilvest renditakse nn virtuaalserverit. Vabanetakse küll riist- ja tarkvara soetamise vajadusest, kuid kliendil peavad olema märkimisväärselt head IT-teadmised, et andmelao süsteemi kui tervikut hallata. Seda mudelit tuntakse nimetusena IaaS (Infrastructure as a Service).
Traditsiooniline andmeladu, mida hoiab ja haldab pilvekeskkonnas kolmas osapool. Seda valikut tuntakse turul kui rakenduse teenuse pakkumise mudelit ASP (Application Service Provider). Andmelao klient peab siiski oskama prognoosida kettamahte ja arvutusvõimsusi. Tarnija hoolitseb riistvara, tarkvara paigalduse ja uuenduste eest. Klient haldab, häälestab ja optimeerib tarkvara. Endiselt säilivad paljud traditsioonilise andmelao piirangud. Sellist hübriidlahendust tuntakse ka nimetuse PaaS all (Platform as a Service).
Andmeladu tervikuna kui tarkvarateenus ehk SaaS (Software as a Service), levinud on ka lühend DWaaS (Data Warehouse as a Service). Tarnija pakub antud juhul kliendile tervikliku pilvepõhist andmelao lahendust, mis sisaldab kõiki riist- ja tarkvaravahendeid. Nii ei ole vaja seoses andmelao lahendusega tegeleda pidevalt jõudluse, valitsemise poliitika ja turvalisuse haldamisega. Kliendid maksavad vaid nende ressursside eest, mida nad tegelikult kasutavad. Skaleeritavus on automaatne ja toimub vastavalt vajadusele. Töökoormus hajutatakse ning süsteemi jõudlus on jooksvalt tagatud.
#000013
Paljud pilvepõhiste andmelao lahenduste pakkujad on turul olnud juba väga pikka aega. Nad on alustanud nn klassikaliste arhitektuuridega kliendi omanduses olevate riist- ja tarkvarade peal. Edasi liiguvad nad infrastruktuuri ja platvormi rentimise mudelite peale. Kohandused on väljatöötatud tarkvaras minimaalsed. Teine grupp pilvepõhiste andmelao lahenduste pakkujaid on uued tegijad, kes on kohe asunud täies mahus pilveteenuseid kasutama.
#000014
Otsustamise võtmeteguriks hübriidse või päris pilvelahenduse vahel on just peamiste andmeallikate asukoht ning väliste andmete kaasamise vajadus, et tagada maksimaalne kasu analüütilisest süsteemist.
#000015
Oluline on arvestada ka pilvekeskkonna pakutavate kesksete süsteemikasutuse stsenaariumite rikkalikkusega. Traditsioonilistes keskkondades on palju süsteeme, et käsitleda erinevaid kasutuskaasusi: operatiivne aruandlus, osakondade lõikes analüütika, andmejärved andmete uurimiseks, erilahendused prognoosiva analüütika jaoks. Igaüks neist vajab riistvara, andmete koopiat, eraldi haldust, oskusi-teadmisi jpm. Andmelao pilvelahendus vabastab reeglina traditsiooniliste süsteemide haldusega seotud peavalust ja kuludest, mis tulenevad andmete kopeerimisest, süsteemi haldusest ja veasituatsioonide käsitlemisest.
#000016
Tuntumad pilveteenused on Microsofti Azure, Amazone AWS ja Google Cloud Platform. Tutvuge uute tehnoloogiliste võimalustega ja alustage samm-sammult ajalooliste infrastruktuuride ümberkujundamisega. Uutel tegijatel aga soovitan kohe kinni haarata pilveteenuste pakutavatest võimalustest ärianalüüsi lahenduste juurutamisel ja edasiarendamisel.
#000017
Rohkem infot leidub lehel .
#000018
Mõtteviis, mis hävitab ettevõtte... või viib selle uuele tasemele
#000019
Masinõppe kasutamine kliendi makseraskuste ennustamiseks
#000023
UUDISED ja KAMPAANIAD! Tasuta e-arved, HRM ärianalüüs, proovi andmelao võlusid ja liitu reaalajamajandusega!
#000026
Suvi on küll kätte jõudnud, aga meie ärid töötavad edasi. Kuna paljudel ettevõtetel on mõnevõrra rahulikum periood, siis just nüüd on õige aeg võtta kasutusele uusi nutikaid lahendusi ja digitaliseerida oma protsesse. KAMPAANIAD E-arvete kampaania Mitmed ettevõtted on juba avastanud e-arvete kasutuselevõtu eelised – vähendab käsitööd, kiirendab protsesse, parandab täpsust, muudab arvete [...]
#000027
Hooajaline andmete prognoosimine R-­forecasti mudeliga
#000028
Igapäevane klienditeenindus ja -tugi: HelpDesk
#000030